在读了FM和FNN/PNN的论文后，来学习一下16年的一篇Google的论文，文章将传统的LR和DNN组合构成一个wide&deep模型（并行结构），既保留了LR的拟合能力，又具有DNN的泛化能力，并且不需要单独训练模型，可以方便模型的迭代，一起来看下吧。 更好的阅读体验请点击这里。 原文：Wide ...
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2019-07-24 13:01:08
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一、查看 CUDA 版本： 进入到根目录下: 我的是9.0.103 二、查看 CUDNN 版本： 我的是7.0.1 ...
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2019-07-23 19:00:39
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0、引言 + 写作目的：只是为了学习一下DNN的用法 + 基本思路： 首先，将学生成绩（平时成绩x、期末成绩y：csv格式）装载； 接着，将成绩数据标准化。（PS：虽然这里的成绩已经[0~100]之间了，本文是为了学习DNN，故不省略这一步） 接着，将平时成绩x，期末成绩y进一步拆分（按比例，如20 ...
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2019-07-22 09:21:13
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https://i.cnblogs.com/UserControls/# ...
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2019-07-07 09:36:28
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DNN中梯度消失和梯度爆炸的原因推导 因为手推涉及很多公式，所以这一截图放出。 ...
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2019-07-05 22:39:56
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# name="11YAng11xin11"# strip# print(name.strip("1"))#去掉两边相同的字符# print(name.lstrip("1"))#l：表示左，在strip加l等于去掉左边的字符# print(name.rstrip("1"))#r：表示右，在strip ...
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2019-07-03 19:58:34
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神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。（扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机 ...
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2019-06-26 10:47:51
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深度学习已经成为解决许多具有挑战性的现实世界问题的方法。对目标检测，语音识别和语言翻译来说，这是迄今为止表现最好的方法。许多人将深度神经网络（DNNs）视为神奇的黑盒子，我们放进去一堆数据，出来的就是我们的解决方案！事实上，事情没那么简单。在设计和应用DNN到一个特定的问题上可能会遇到很多挑战。为了达到现实世界应用所需的性能标准，对数据准备，网络设计，训练和推断等各个阶段的正确设计和执行至关重要。
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2019-06-24 10:43:52
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问题： Disable or able cudnn，查询版本。 Disable cudnn for batch_norm: (See: @Microsoft / human-pose-estimation.pytorch#installation) For other pytorch version ...
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2019-06-20 14:13:13
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配置：Ubuntu16.04+MatlabR2016b+cuda8.0+cudnn5.1+caffe 配置caffe真的不是很容易，特别是对初次接触Linux的同学，各种报错(ノ_；＼( ｀ロ′)，搞了好几天才解决 caffe安装可能出现的问题 可能会出现的问题 问题1."libcudart.so. ...
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2019-06-12 21:22:31
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